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龙图腾网获悉杭州电子科技大学丽水研究院申请的专利一种基于视觉语言大模型的工业缺陷数据生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121686146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610182093.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于视觉语言大模型的工业缺陷数据生成方法是由朱尊杰;李儒渊;赵强;王鸿奎;陈云凯;胡美琴;丁贵广;温洪发;江劭玮;金恒设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉语言大模型的工业缺陷数据生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及缺陷检测技术领域，提供了一种基于视觉语言大模型的工业缺陷数据生成方法，通过视觉语言大模型提取工业产品图像的视觉特征向量与缺陷文本描述的语义特征向量，并映射至统一语义空间，再结合交叉注意力机制动态生成语义引导向量；基于缺陷的视觉形态生成定向模拟噪声，并通过扩散模型的语言分支将语义引导向量编码为调制信号，在去噪解码器中实现加噪视觉特征与调制信号的深度融合；通过视觉语言大模型验证缺陷图像与缺陷文本描述的语义匹配度，并借助类激活图验证缺陷区域的定位准确性，将验证结果作为奖励信号，通过强化学习交替优化扩散模型参数与交叉注意力机制的权重参数，使最终生成的工业缺陷数据集质量稳定且属性可靠。

本发明授权一种基于视觉语言大模型的工业缺陷数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉语言大模型的工业缺陷数据生成方法，其特征在于，包括： 获取工业产品图像和缺陷文本描述，通过视觉语言大模型分别提取视觉特征向量和语义特征向量并映射至统一语义空间； 基于交叉注意力机制融合视觉特征向量和语义特征向量以动态生成语义引导向量；所述动态生成语义引导向量包括： 基于缺陷文本描述解析出缺陷位置和尺寸参数，为视觉特征向量分配初始权重，生成加权视觉特征； 基于缺陷文本描述解析出缺陷类型，以对语义特征向量进行片段划分，形成包括核心语义特征和辅助语义特征的分级语义特征； 以加权视觉特征与核心语义特征为初始融合对象，并通过交叉注意力机制进行融合，计算融合结果与缺陷文本描述的匹配度，根据匹配度动态调整辅助语义特征的融合系数； 迭代执行交叉注意力融合，每轮迭代均以当前融合结果更新视觉特征向量的初始权重和分级语义特征，直至匹配度收敛，以动态生成语义引导向量； 对工业产品图像添加模拟噪声后输入扩散模型的视觉分支以提取加噪视觉特征，并将语义引导向量输入扩散模型的语言分支并编码为调制信号； 在去噪解码器中将加噪视觉特征与调制信号进行深度融合，生成缺陷图像； 通过视觉语言大模型判断缺陷图像与缺陷文本描述的语义匹配度，并通过类激活图验证缺陷区域的定位准确性，基于语义匹配度和定位准确性综合判断缺陷图像是否合格； 若不合格则将语义匹配度和定位准确性的结果作为奖励信号，通过强化学习交替优化扩散模型的参数和交叉注意力机制的权重参数，并重新生成缺陷图像，若合格则生成工业缺陷数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学丽水研究院，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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